Structured Outputs (salidas estructuradas)
Structured Outputs obliga a una IA a entregar su respuesta en un formato fijo, por ejemplo JSON válido según un esquema predefinido.
El problema
Por defecto, un LLM responde en texto libre. Pero si quieres seguir procesando la respuesta en tu código —por ejemplo, guardarla en una base de datos o pasarla a otra función—, necesitas un formato fiable y legible por máquina, en lugar de prosa que a veces se estructura de una forma y a veces de otra.
Qué hace Structured Outputs
Structured Outputs es una función de la API que vincula la salida de un modelo a un esquema predefinido, generalmente JSON Schema. En lugar de esperar que el modelo respete un formato, la generación se restringe técnicamente de modo que solo son posibles salidas conformes al esquema.
Un camino relacionado: Tool Use
En Claude, se suelen lograr salidas estructuradas igualmente fiables mediante Tool Use: se define una "herramienta" con un esquema de entrada fijo, y el modelo rellena ese esquema en lugar de escribir texto libre.
Para qué se necesita
- Extraer datos de documentos (nombres, importes, fechas) para su posterior procesamiento
- Function calling / tool use en sistemas de agentes
- Construir pipelines fiables que no fallen ante cada pequeño error de formato
EJEMPLO
En lugar de 'El cliente se llama Max Mustermann y pidió el 3 de mayo', Structured Outputs entrega directamente: {"nombre": "Max Mustermann", "fecha_pedido": "2026-05-03"}
QUIZ RÁPIDO
¿Por qué son útiles los Structured Outputs para los pipelines de código?
FUENTES
- OpenAI-Doku: Structured Outputs ↗ platform.openai.com
- Claude-Doku: Tool Use ↗ docs.claude.com
- JSON Schema: Überblick ↗ json-schema.org